随时更新！汇总2023年开源的大型中文大规模语言模型，入选标准：
- 对中文支持能力强
- 模型规模 ≥ 1B
- 公布模型权重、推理代码
- 公布模型训练细节
Chinese-Vicuna
项目地址：https://github.com/Facico/Chinese-Vicuna
- 基座模型：LLaMA 7B
- 特点：提供了非常详细的训练指南！量化工具、C++推理、huggingface - Meta转化。
- 友好度：colab推理&微调代码点击运行，中文文档，社区回复很活跃。
- 效果：实测效果…有点一言难尽，没有面向多轮对话进行优化
Chinese-LLaMA-Alpaca
项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
- 基座模型：LLaMA 7B/13B
- 特点：扩充中文词典，CPU/GPU部署支持，huggingface推理接口
- 效果：issue中反馈来看，性能中规中矩，但相比于原生LLaMA中文能力已经大幅度提升了 https://github.com/ymcui/Chines
Luotuo-Chinese-LLM
项目地址：https://github.com/LC1332/Luotuo-Chinese-LLM
- 基座模型：Chat-GLM-6B
- 试玩地址：https://colab.research.google.com/github/LC1332/Luotuo-Chinese-LLM/blob/main/notebook/ChatLuotuo.ipynb#scrollTo=h8E_zffFBBS8
- 特点：上手简单，摊子铺的有点大…子项目很多，文档感觉一直在介绍作者
- 效果：不是很好
ChatGLM-6B
- 项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
- 试玩地址：无
- 特点：huaggingface 集成，面向对话优化，有完善的部署和finetune方案
- 效果：等GPU空闲再测试，看官方案例还不错
Chinese-ChatLLaMA
项目地址：https://github.com/ydli-ai/Chinese-ChatLLaMA
- 基座模型：完整训练
- 试玩地址：无
- 特点：huggingface 集成，完整训练，有完善的部署和finetune方案
- 效果：
RWKV-LM
项目地址：https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM
- 基座模型：RNN
- 特点：参考Transformer设计的RNN语言模型（类似convnext与ViT的关系）
- 效果：等GPU空闲再测试
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